ViMU: Benchmarking Video Metaphorical Understanding
作者: Qi Li, Xinchao Wang
分类: cs.CV, cs.CY
发布日期: 2026-05-14
💡 一句话要点
提出ViMU基准，用于评估视频隐喻理解能力，弥合视频语义理解的差距。
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频理解 隐喻理解 多模态学习 基准数据集 语义理解
📋 核心要点
- 现有视频理解模型主要关注字面意义，缺乏对视频中隐喻、讽刺等深层含义的理解能力。
- ViMU基准旨在评估模型超越字面感知，基于多模态证据推断视频隐含意义的能力。
- ViMU包含开放式和多项选择题，所有问题均无提示，以确保评估的公平性。
📝 摘要（中文）
任何新兴媒介不仅仅用于传递显性内容。它所携带的信息通常在两个层面运作：一是直接呈现的内容，二是隐藏在内容之下的潜台词——创作者试图通过媒介传达的隐含思想和意图。同样，随着视频技术的广泛应用，视频不仅是记录和交流视觉信息的强大工具，也是情感、态度和社会意义的载体，而这些情感、态度和社会意义往往难以明确表达。因此，许多视频的真正含义并非仅仅存在于屏幕上显示的内容中，而是常常嵌入在语境、表达风格和观看者的社会经验中。这些视频潜台词可能具有幽默感，也可能带有讽刺、嘲弄或批评意味。这些隐含意义在不同的文化背景和社会群体中也可能被解读得大相径庭。然而，目前大多数视频理解模型仍然主要关注字面意义上的视觉理解，例如识别物体、动作或时间关系，而缺乏系统地理解视频中嵌入的隐喻、讽刺和社会意义的能力。为了弥合这一差距，我们引入了ViMU，这是第一个旨在系统评估前沿模型在视频中理解潜台词能力的基准。ViMU评估视频理解模型是否能够超越字面感知，推断隐含意义，同时将其解释建立在多模态证据的基础上，并回答开放式和多项选择题。重要的是，所有问题都经过精心设计，不包含任何提示，确保在回答之前不会向模型透露任何关键证据。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频理解模型主要关注对视频内容的字面理解，例如识别物体、动作和时间关系。然而，视频作为一种复杂的媒介，常常包含隐喻、讽刺等深层含义，这些含义的理解需要结合语境、表达风格和社会经验。现有模型缺乏对这些深层含义的理解能力，限制了其在实际应用中的表现。
核心思路：ViMU基准的核心思路是设计一系列问题，这些问题需要模型超越字面感知，推断视频中隐含的意义。为了确保评估的公平性，所有问题都经过精心设计，不包含任何提示，避免模型通过简单的模式匹配来回答问题。同时，ViMU鼓励模型利用多模态信息（例如视觉、听觉和文本信息）来支持其推断。
技术框架：ViMU基准包含一系列视频片段，每个视频片段都配有多个问题，这些问题旨在评估模型对视频中隐含意义的理解能力。问题类型包括开放式问题和多项选择题。模型需要根据视频内容和相关信息回答这些问题。评估指标包括回答的准确性和相关性。
关键创新：ViMU基准的关键创新在于其专注于评估视频理解模型对隐含意义的理解能力。与以往的视频理解基准不同，ViMU不仅仅关注对视频内容的字面理解，而是更加关注对视频背后深层含义的理解。此外，ViMU的问题设计也更加注重公平性，避免了模型通过简单的模式匹配来回答问题。
关键设计：ViMU基准的关键设计包括：1) 问题设计的无提示性，确保模型无法通过简单的模式匹配来回答问题；2) 多模态信息的利用，鼓励模型利用视觉、听觉和文本信息来支持其推断；3) 评估指标的综合性，包括回答的准确性和相关性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ViMU是首个专门评估视频隐喻理解能力的基准，它通过设计无提示问题和鼓励多模态信息融合，能够更准确地评估模型对视频深层含义的理解能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但ViMU的提出为未来视频理解模型的研究提供了一个重要的评估平台。
🎯 应用场景
ViMU基准的潜在应用领域包括：视频内容审核、情感分析、社交媒体分析、智能客服等。通过提高视频理解模型对隐含意义的理解能力，可以更好地识别和过滤不良内容，更准确地分析用户的情感和意图，从而提供更智能、更个性化的服务。未来，ViMU可以促进视频理解技术的发展，推动人工智能在视频领域的应用。
📄 摘要（原文）
Any new medium, once it emerges, is used for more than the transmission of overt content alone. The information it carries typically operates on two levels: one is the content directly presented, while the other is the subtext beneath it-the implicit ideas and intentions the creator seeks to convey through the medium. Likewise, since video technologies became widely adopted, video has served not only as a powerful tool for recording and communicating visual information, but also as a vehicle for emotions, attitudes, and social meanings that are often difficult to articulate explicitly. Thus, the true meaning of many videos does not reside solely in what is shown on screen; it is often embedded in context, style of expression, and the viewer's social experience. Some forms of such video subtext are humorous, while others carry irony, mockery, or criticism. These implicit meanings can also be interpreted very differently across cultural backgrounds and social groups. However, most existing video understanding models still focus primarily on literal visual comprehension, such as recognizing objects, actions, or temporal relations, and lack a systematic ability to understand the metaphorical, ironic, and social meanings embedded in videos. To bridge this gap, we introduce ViMU, the first benchmark designed to systematically evaluate the subtext understanding capabilities of frontier models in videos. ViMU assesses whether video understanding models can go beyond literal perception to infer implicit meaning while grounding their interpretations in multimodal evidence and answering both open-ended and multiple-choice questions. Importantly, all questions are designed to be hint-free, ensuring that no key evidence is disclosed to models before answering.